在语音识别方面,同样的话都是同一个人,每次说的情况是不同的,难以识别.本章是定义如何适应不同的情况有不同的特性指标. 1,基于最优路径搜索的度量:①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离(The Edit Distance)③在语音识别动态时间扭曲(DTW), speaker-dependentrecognition. speaker-independentrecognition. 2,基于相关性的度量:这一部分解决的问题是"给定一组记录数据.查找数据是否包括已知模式.并找出其详细位置&quo…

1,引言 有关模式识别的一个主要问题是维数灾难.我们将在第7章看到维数非常easy变得非常大. 减少维数的必要性有几方面的原因.计算复杂度是一个方面.还有一个有关分类器的泛化性能. 因此,本章的主要任务是:在尽可能保留特征的分类判别信息前提下,来选择重要的和维数少的特征量.这个过程被称作特征选择或者特征降维. 定量描写叙述来讲,选择的特征应该使得类内距离减小,类间距离增大. 一些文献表述中使用feature extraction,而不是我们本文使用的featureselection.这将会和第7…

什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫的做了一个抽象,给O和0做了区分,这样我们才不用每次都重新靠思考和计算理解这到底是不是猫.这个在大脑中的抽象就是模式识别. 模式识别和机器学习的区别在于:前者喂给机器的是各种特征描述,从而让机器对未知的事物进行判断:后者喂给机器的是某一事物的海量样本,让机器通过样本来自己发现特征,最后去判断某些未知…

Coursera课程<数据科学家的工具箱> 约翰霍普金斯大学 Week3 Conceptual Issues Types of Questions Types of Data Science Questions 描述性分析(Descriptive) 在没有额外的统计建模的基础上,这些描述通常没什么普遍性. 美国的人口普查就是一个描述性分析的例子. 探索性分析(Exploratory) 在该分析类型中,我们试着去观察数据并发现之前未知的关系,因此这种分析有利于发现新的关联,同时也有助于确定今后的…

定义 递归是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为越来越小的子问题,直到问题的规模小到可以被很简单直接解决. 通常为了达到分解问题的效果,递归过程中要引入一个调用自身的函数. 举例 数列求和 def listsum(numlist): if len(numlist) == 1: return numlist[0] else: return numlist[0]+listsum(numlist[1:]) if __name__ == "__main__": print(listsum([…

最近在瞎折腾Unbunt,喜欢这里的干净和静谧.能留在这里,那么就得在这里工作,于是部署javaweb就成了头件大事了. 咨询了大牛,都说不会命令你玩毛玩linux,但是万万没有想到,原来ubuntu也是脑残版的部署. 都知道javaweb需要几件工具: 1,jdk: 2,eclipse; 3:tomcat; 4:mysql; 于是各种百度教程,都是一堆天书,这权限那那命令.如果你也是和我一样,linux白痴又想从头开始学习linux,那么先从第一步部署环境开始吧. 正文: 一:安装jdk和ec…

上篇文章Zookeeper_阅读源码第一步_在 IDE 里启动 zkServer(单机版)讲了在 idea 里以单机的方式启动zookeeper,这篇介绍一下以集群的方式启动. 集群方式启动,才会真正的用到 Zookeeper 的快速选举算法,单机版不涉及选举.这里我准备启动三个zkServer实例. 修改配置文件 首先要准备三个配置文件,具体配置及配置项解释如下: # 发送心跳的间隔时间,单位:毫秒 tickTime=2000 # 这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说…

Burpsuite是一个强大web漏洞挖掘工具,截断代理,解码和编码,Fuzzy进行各种注入和暴力破解 插件扩展,有多个模块 Burp Suite没有中文版的,我英语又不好,我虽然精通Burp Suite都是出来版本更新出来功能应为看不懂英语可能自己要摸索好久 花了我好几天时间 好几天的熬夜菜鸟的我终于吧Burp Suite2.xx版破解了和导入汉化包 废话不多说卡死正题 1. 下载 下面是我提供的下载版本和工具 [Burp Suite2.0.1.1版]https://pan.baidu.com…

1. package algorithms.util; /****************************************************************************** * Compilation: javac In.java * Execution: java In (basic test --- see source for required files) * Dependencies: none * * Reads in data of var…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板…